Zen of Python
Открыть в Telegram
Полный Дзен Пайтона в одном канале Разместить рекламу: @tproger_sales_bot Правила общения: https://tprg.ru/rules Другие каналы: @tproger_channels Сайт: https://tprg.ru/site Регистрация в перечне РКН: https://tprg.ru/xZOL
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Zen of Python
Канал Zen of Python (@zen_of_python) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 18 731 подписчиков, занимая 6 999 место в категории Технологии и приложения и 35 209 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 18 731 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -87, а за последние 24 часа — -8, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 6.18%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 4.24% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 158 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 795 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 1.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как github, rust, pip, api, install.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Полный Дзен Пайтона в одном канале
Разместить рекламу: @tproger_sales_bot
Правила общения: https://tprg.ru/rules
Другие каналы: @tproger_channels
Сайт: https://tprg.ru/site
Регистрация в перечне РКН: https://tprg.ru/xZOL”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 27 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
18 731
Подписчики
-824 часа
-367 дней
-8730 дней
Архив постов
18 730
Repost from Точка входа в программирование
Сообщение об ошибке в Python подсказывает, где сломался код, если читать его с конца
Программа упала, в терминале простыня красного текста, которую хочется закрыть не читая. А имя ошибки и пояснение стоят в последней строке. NameError: переменной с таким именем нигде не создано, обычно опечатка. IndexError: вы просите шестой элемент у списка из пяти. Строки выше показывают файл и номер строки, где всё оборвалось.
Когда имя понятно, а причина нет, ставьте print перед подозрительным местом и сверяйте значения переменных с тем, что ожидали. Если print становится слишком много, включайте встроенный отладчик pdb: он останавливает программу в нужной точке и показывает значения прямо там. Хендбук freeCodeCamp по отладке разбирает имена ошибок подробнее и учит работать с pdb.
Возьмите ошибку, на которой застряли недавно, и разложите её по схеме: имя, пояснение, номер строки.
#python #основы
18 730
Язык, на котором вы пишете каждый день, десятый год подряд оплачивает в том числе Meta*
Python Software Foundation живёт на пожертвованиях, и Meta* десятый год подряд числится среди спонсоров. Python у них самый используемый язык, на нём держится бэкенд Instagram* и Threads*.
Деньгами участие не ограничивается. Часть core-разработчиков CPython работает в Meta*: они пишут фичи и PEP'ы, так что каким язык станет в следующем релизе, решают в том числе люди на зарплате компании. Оттуда же вышел PyTorch, позже переехавший в собственный фонд, и Pyrefly, тайпчекер с language server, который в компании называют очень быстрым.
Последнее проверяется дешевле, чем обсуждается: если mypy на вашем проекте прогоняется минутами, поставьте Pyrefly рядом и сравните время на том же коде.
#cpython
*Компания Meta и её продукты признаны экстремистскими, их деятельность запрещена на территории РФ.
18 730
deepcopy копирует всё, до чего дотянется, включая то, что вы копировать не собирались
Знакомая поломка: конфиг сложили в словарь, сделали
copy.copy, поправили вложенный список в клоне и увидели правку в оригинале. Новый контейнер получает те же ссылки на вложенные объекты.
copy.deepcopy идёт по графу рекурсивно и ведёт словарь memo: каждый скопированный объект запоминается по id. Циклическая ссылка поэтому не уводит копирование в бесконечность, а два поля, смотревшие на один список, в копии тоже смотрят на один. Плата — обход всего графа: объект, который держит открытый сокет или пул соединений, deepcopy либо уронит, либо утащит за собой пол-приложения.
Поведение настраивается методами __copy__ и __deepcopy__: класс сам решает, что воспроизвести заново, а что отдать по ссылке.
Разбор поверхностной и глубокой копии — в статье на dev.to.
#python18 730
Бэкап, украденный сегодня, расшифруют квантовой машиной через десять лет, и в Python от этого уже есть пакет
Зашифрованный архив можно скачать сейчас и спокойно подождать, пока появится машина, которая его вскроет: файлы на диске живут дольше, чем стойкость нынешних алгоритмов. На этот случай сделана библиотека Quipu: гибридное шифрование, где классическая схема X25519 и постквантовая ML-KEM-1024 работают вместе, так что контейнер откроется, только если падут обе сразу.
Питонисту она приезжает как
pip install quipu-crypto, нативным колесом на PyO3; внутри Rust без сборщика мусора и без собственного unsafe. API короткий: encrypt_stream с decrypt_stream шифруют по паролю, generate_keypair с encode_to_recipient закрывают данные под конкретного получателя.
Заодно автор объясняет, почему из проекта исчезли слой C ABI и биндинги для Node и Go, которые были в первой версии.18 730
ffmpeg вернул нулевой код возврата, а видео на выходе оказалось битым
Внешние утилиты из Python проверяют обычно одинаково: subprocess.run(..., check=True), и раз исключения нет, значит всё получилось. С ffmpeg этого мало: он спокойно отрабатывает с нулевым кодом и отдаёт файл, собранный не из тех фрагментов, которые вы просили, а заметить это можно, только досмотрев результат до конца.
В ReelCraft, CLI на Python для сборки ролика из папки с фото и видео, такое случилось трижды: Gemini 3.7 Flash разбирает ассеты и предлагает список нарезки, ffmpeg режет по нему, оба этапа отчитываются об успехе. Что именно разъехалось в склейке и субтитрах, разбирает дев-лог автора.
Приём оттуда полезен и без видео: между выводом модели и вызовом ffmpeg лежит edl.yaml, который человек читает и подтверждает руками. И проверять после subprocess стоит артефакт, тем же ffprobe, а не код возврата.
#python
18 730
Питонисту советуют TypeScript ради типов, которые у него уже есть
У питониста в CI давно стоит mypy, а аргументы за TypeScript ему перечисляют те же: типы ловят ошибки до запуска, интерфейсы фиксируют форму объекта, вывод типов экономит аннотации. Из этого набора собран и гайд для питонистов на dev.to.
Разница начинается дальше, в судьбе самих типов. В TypeScript они стираются при компиляции, и входящий JSON всё равно приходится проверять руками или через zod. В Python аннотации остаются в объекте: их читает pydantic, на них держится валидация в FastAPI, один и тот же тип работает и в проверке схемы, и в разборе запроса.
Одни считают, что после mypy в TypeScript идти незачем: тот же контракт, только с npm. Другие говорят, что tsc дисциплинирует сильнее mypy, который на чужом коде молча сдаётся на Any.
А по вашему опыту?
#python
18 730
Как выбрать между threading, asyncio и процессами, не переписывая код четыре раза
Модель конкурентности обычно берут ту, что уже стоит в соседнем модуле, а не ту, что подходит нагрузке. Пока задача упирается в сеть, ошибиться сложно: ждёт всё равно не процессор. На счётной задаче цена решения видна сразу.
В руководстве Real Python одна и та же задача написана в четырёх версиях: синхронной, на потоках, на asyncio и на процессах. И так дважды: сначала для нагрузки, где программа ждёт ответа по сети, потом для той, где она считает. Восемь реализаций одной задачи.
В статье остаётся разбор: чем заканчивается тот же прогон на счётной нагрузке, где процессы дают настоящий параллелизм, а где хватает управления ожиданием на одном ядре, и по какому признаку выбирать модель до того, как писать код.
#python
18 730
JIT в CPython перестанет быть экспериментом, если обгонит free-threaded интерпретатор на 20%
JIT лежит в main с 3.13, и включать его до сих пор незачем. В 3.15 он даёт 4–12% ускорения (среднее геометрическое по платформам Tier 1), отдаёт кадры, которые нативные отладчики разматывают в нормальный стек, и занимает меньше памяти под сгенерированный код, чем в 3.14.
PEP 836 называет цену выхода из статуса «экспериментальный»: к первой бете сборка с JIT и free-threading должна обойти free-threaded интерпретатор без JIT минимум на 20% по среднему геометрическому на pyperformance. Плюс совместимость, инструменты, дистрибуция и модель поддержки.
То есть JIT и free-threading перестают быть двумя отдельными экспериментами, их сводят в одну цель. Прогнать свои бенчмарки на сборке с JIT стоит сейчас, пока цифры в PEP обсуждаются.
#cpython
18 730
Repost from Точка входа в программирование
Соберите Discord-бота на Python и заодно разберитесь с асинхронностью
Со стороны бот выглядит сложно: отвечает на сообщения, помнит куски разговора, живёт круглосуточно. На деле это программа на Python, которая подключается к Discord, ждёт событие и решает, как на него ответить.
Как учебный проект он хорош тем, что за одного бота вы трогаете сразу несколько тем: команды, события, асинхронный Python, хранение состояния пользователя, переменные окружения и простейший деплой. Обычно это учат по отдельности и не видят, как оно соединяется.
Туториал начинает с совсем маленького бота и наращивает по одной функции. Каждый шаг можно запустить и увидеть результат, а не ждать финала.
#python
18 730
Repost from Сохранёнки программиста
Четыре джойна в SQL против одного запроса в графе: справочник по Neo4j и Python
Рамка задана вопросом, который легко произнести и тяжело написать: у каких инженеров есть свежий контекст по сервисам, задетым ночным инцидентом. В SQL это четыре или пять джойнов, каждый строит промежуточный результат шире нужного ответа и тут же выбрасывает большую часть. Запрос замедляется по мере роста таблиц и хуже читается с каждым возвращением к нему.
Справочник ведёт от пустой базы до работающего графа знаний: загрузка настоящих данных из Python и запросы, на которых идея становится понятной.
Разобраны части, которые туториалы пропускают: как решить, что становится узлом, почему первая модель данных почти наверняка неверна, как ускорить загрузку и как читать план запроса, когда что-то тормозит.
18 730
Repost from Точка входа в программирование
Соберите первую нейросеть на Python без матана и видеокарты
Слово «нейросеть» звучит так, будто нужен продвинутый матанализ, мощная машина и тысячи строк кода. Ничего из этого не нужно.
На базовом уровне нейросеть это математическая модель, которая берёт на вход числа, что-то с ними считает, выдаёт предсказание, сравнивает его с правильным ответом и подправляет себя, чтобы в следующий раз ошибиться меньше. Этот цикл и есть обучение, всё остальное надстраивается сверху.
В туториале такую сеть строят руками на Python и NumPy, без фреймворков, чтобы был виден каждый шаг. Хороший следующий шаг после основ языка: слова «слой», «веса» и «обучение» перестанут быть заклинаниями и станут строчками кода, которые вы написали сами.
#python
18 730
EVE Online начала переезд на Python 3 после двух десятилетий на второй ветке
Под каждым прыжком через гейт, каждым ордером на рынке и каждым флитфайтом в EVE лежит очень много Python. Он держит New Eden больше двадцати лет, и теперь CCP объявила о начале перехода на третью ветку.
Формулировка успеха у команды показательная: миграция должна пройти совершенно незаметно, если не считать моментов, когда что-то начнёт работать глаже. Первые шаги уже выкачены на тестовый сервер Singularity.
Это редкий публичный кейс переезда живого продакшена такого возраста. Обещают в итоге более быстрый поиск багов, место под новые фичи и общее ускорение, но дорога, по их же словам, длинная.
18 730
Что выбрать под неизменяемые объекты: обычный класс или dataclass
Обычный класс порождает изменяемые экземпляры, пока вы явно не запретите менять атрибуты. Отсюда и вопрос, который разбирает автор: где для неизменяемых данных проходит граница между ручным классом и
dataclass.
В разборе три части: как сделать неизменяемость на голом классе, что даёт __slots__ для памяти и контроля атрибутов, и что из этого закрывает dataclass(frozen=True) без ручной работы.
Тема из тех, где каждый однажды принимает решение по привычке и живёт с ним годами. Хороший повод пересмотреть привычку на конкретных примерах.18 730
EPUB это ZIP с XHTML внутри, и собрать его обратно после правки труднее, чем разобрать
Сервис LectuLibre переводит книги через модели: пользователь загружает EPUB, бэкенд достаёт текст, отправляет его в Claude или DeepSeek и кладёт перевод обратно в тот же файл. Автор пишет, что именно последний шаг оказался самым тяжёлым.
EPUB это ZIP-архив с документами XHTML, стилями, картинками, шрифтами и служебными файлами вроде
container.xml и content.opf. Вернуть переведённый текст на место, сохранив форматирование, изображения, стили и метаданные, значит собрать валидный контейнер заново.
В разборе есть выбор библиотек и компромиссы, на которые пришлось пойти. Пригодится, если строите любой конвейер обработки электронных книг.18 730
В Python шесть предобъявленных констант, и каждая ведёт себя по-своему
True, False, None, __debug__, Ellipsis и NotImplemented. Автор разбирает, чем они отличаются, и различий больше, чем ожидаешь.
Первая тройка это вообще не идентификаторы, а собственные лексические токены: разрешаются в лексере, а не при обычном разрешении имён. Побочный эффект в том, что выражение x.True даёт SyntaxError, и больше в языке так не ведёт себя ничего.
Отдельный случай __debug__: обычный идентификатор, но единственный, которому нельзя присвоить значение, причём даже как атрибуту. При этом x.__debug__ даёт уже AttributeError, потому что синтаксически это законно. Хорошая заметка на вечер, если любите тёмные углы языка.18 730
Автор написал токенизатор, RoPE и SwiGLU руками и обучил модель на бытовой видеокарте
Развернуть Unsloth и дообучить Llama 3 за вечер несложно. Автор захотел посмотреть, что будет, если так не делать, и написал всё сам: BPE-токенизатор, RoPE, блоки SwiGLU и цикл обучения на чистом PyTorch.
Получилась EmsyAI версии 4 на 196,7 млн активных параметров: около 180 млн в блоках трансформера, остальное в эмбеддингах словаря примерно на 16 тысяч токенов. Обучение прошло на 1,96 млрд токенов и на потребительской видеокарте.
Ценность тут не в качестве модели, а в том, что каждый слой написан руками и его видно. Если вы читали про RoPE и SwiGLU, но не собирали их сами, это готовый маршрут.
18 730
Найти повторяющиеся строки просто, а вот решить, что считать одинаковым кодом, уже нет
Задача звучит тривиально: есть исходники, найди последовательности строк, которые встречаются больше одного раза. Автор Arid, чекера дублей для Python, начинал ровно с этой формулировки.
Ответ, как обычно, оказался «зависит от того, что вы имеете в виду». Переименованная переменная, другой порядок аргументов, вынесенный в константу литерал — текстуально это разный код, а по смыслу тот же самый.
Разбор интересен именно этим: как выбрать уровень абстракции, на котором сравнивать, и где проходит граница между дублем и совпадением. Полезно, если у вас в CI стоит проверка на дубли и вы не понимаете её вердиктов.
18 730
SpaceWeb исполнилось 25 лет — и вместо скучного пресс-релиза компания вместе с Типичным программистом сделала забавную анкету. Вопросы школьные: любимый спорт, лучший друг, обои на рабочий стол. А вокруг — аська, скайп, биткоин и всё остальное, чем жил рунет с 2001 по 2026 год, плюс короткая история веба и самой компании.
В конце — заглянем в будущее, дадим промокод на услуги SpaceWeb и покажем результат заполнения анкеты.
18 730
Запрограммируй робота на Python и поборись за призовой фонд трека 7 500 000 ₽ на True Tech Champ 2026.
Попробуй себя в треке по программированию роботов. Начать проще, чем кажется: зарегистрируйся, собери команду или объединись с другими участниками на платформе и пройди квалификационный этап до 13 сентября. В онлайн-симуляторе тебе предстоит запрограммировать робособаку для доставки груза через полосу препятствий. Количество попыток не ограничено, а еще тебя будет ждать серия обучающих вебинаров.
Лучшие команды пройдут в финал и будут программировать реальных роботов на офлайн-полигоне, 22 октября, на большой сцене.
Масштабный финал объединит борьбу за призовой фонд, выступления хедлайнеров, доклады спикеров и активности для всех гостей мероприятия.
Рекомендуемые стеки: Go, Java, Python, C#, C++, JS.
Успей зарегистрироваться и пройти квалификацию до 13 сентября.
Erid:2VSb5yJrsAz
18 730
Документация Python официально вышла на русском языке
Перевод объявлен официально и доступен на docs.python.org. Сделало его сообщество, и это тот случай, когда вклад волонтёров превращается в инфраструктуру языка.
Практический смысл двойной. Своим джунам теперь можно давать ссылку на официальную документацию, а не на пересказ с непонятной родословной. И при споре о терминологии появляется общая опора: как называется вещь по-русски, решает не переводчик статьи, а перевод самой документации.
Отставать от оригинала перевод будет ровно настолько, насколько его перестанут поддерживать, так что если найдёте кривое место, чинится оно пул-реквестом.
